ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ ЦЕПОЧКИ ПОСТАВОК РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.21639351Abstract
В работе изложена интегрированная методология эконометрического моделирования
эффективности агропродовольственной цепочки поставок и её эмпирическая апробация на данных
Республики Узбекистан. На сбалансированной панели из 14 регионов за 2015–2024 гг. (140 наблюдений)
и на месячных временных рядах последовательно применены: производственная функция Кобба–
Дугласа (оценивание OLS и DOLS), декомпозиция совокупной факторной производительности (TFP) по
Солоу, статические (Pooled OLS, FE, RE) и динамические (разностный и системный GMM Arellano–Bond
и Blundell–Bond) панельные модели, ARDL-модель с механизмом коррекции ошибок, пространственная
лаговая модель, оценивание с инструментальными переменными, непараметрический анализ
технической эффективности DEA с индексом Мальмквиста, векторная модель коррекции ошибок (VECM)
с тестом Йохансена и причинностью по Гренджеру, многокритериальный метод анализа иерархий (AHP),
оптимизационная модель смешанного целочисленного программирования (MILP) и имитационное
моделирование Монте-Карло. Установлены возрастающая отдача от масштаба (Σα ≈ 1,056), ведущая
роль капитала (эластичность 0,44), рост значимости технологического и логистического факторов,
средняя доля TFP в приросте выпуска 12,4 % и средняя техническая эффективность 0,714. Совокупность
результатов образует статистически обоснованную базу для дифференцированной аграрной политики.
Keywords
эконометрическое моделирование, производственная функция Кобба– Дугласа, DOLS, панельные данные, системный GMM, тест Хаусмана, декомпозиция TFP, DEA, VECM, коинтеграция, ARDL, MILP, Монте-Карло.References
1. Solow R.M. Technical change and the aggregate production function // Review of Economics and
2. Statistics. 1957. Vol. 39, № 3. P. 312–320.
3. Arellano M., Bond S. Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application
4. to employment equations // The Review of Economic Studies. 1991. Vol. 58, № 2. P. 277–297.
5. Blundell R., Bond S. Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models // Journal
6. of Econometrics. 1998. Vol. 87, № 1. P. 115–143.
7. Johansen S. Statistical analysis of cointegration vectors // Journal of Economic Dynamics and Control.
8. Vol. 12, № 2–3. P. 231–254.
9. Engle R.F., Granger C.W.J. Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing
10. // Econometrica. 1987. Vol. 55, № 2. P. 251–276.
11. Granger C.W.J. Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods //
12. Econometrica. 1969. Vol. 37, № 3. P. 424–438.
13. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units // European
14. Journal of Operational Research. 1978. Vol. 2, № 6. P. 429–444.
15. Dickey D.A., Fuller W.A. Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root //
16. Journal of the American Statistical Association. 1979. Vol. 74, № 366. P. 427–431.
17. Baltagi B.H. Econometric Analysis of Panel Data. 6th ed. Cham: Springer, 2021. 424 p.
18. Saaty T.L. The Analytic Hierarchy Process. New York: McGraw-Hill, 1980. 287 p.
19. Агентство статистики Республики Узбекистан. Статистические показатели сельского хозяйства:
20. –2024 гг. Ташкент, 2024. 186 с. URL: https://stat.uz
21. Food and Agriculture Organization (FAO). The State of Food and Agriculture 2024. Rome: FAO, 2024.
22. p.
23. Bekjanov D.Y. Cointegration and Spillover Analysis in Agricultural Sector // American Journal of
24. Economics and Business Management. 2026. Vol. 9, Issue 4. P. 675–683.
25. Bekjanov D.Y. Mintaqada qishloq xoʻjaligi oziq-ovqat ta’minot zanjirini optimal tartibga solishning
26. ekonometrik modellari // Innovations in Science and Technologies. 2026. № 3. B. 111–120.
27. Stock J.H., Watson M.W. A simple estimator of cointegrating vectors in higher order integrated systems
28. // Econometrica. 1993. Vol. 61, № 4. P. 783–820.
29. Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies
30. in data envelopment analysis // Management Science. 1984. Vol. 30, № 9. P. 1078–1092.
31. Anselin L. Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1988.
32. p.
33. Pesaran M.H., Shin Y., Smith R.J. Bounds testing approaches to the analysis of level relationships //
34. Journal of Applied Econometrics. 2001. Vol. 16, № 3. P. 289–326.
35. Hsiao C. Analysis of Panel Data. 3rd ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2014. 562 p.
36. OECD-FAO Agricultural Outlook 2024–2033. Rome/Paris: FAO/OECD, 2024. 364 p.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 ECONOSCITECH INTEGRATION
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.